对通过多尺度聚变技术推进光伏发电预测的案例研究进行分析

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 可再生能源系统可再生能源系统
• 人工智能在能源中的作用

背景情况:

• 准确预测可再生能源,如光伏 (PV) 电力,对于电网稳定性和优化供需平衡至关重要.
• 环境条件的固有随机性为精确的光伏功率预测带来了重大挑战,特别是在短期和长期的视野上.
• 现有的预测模型经常与光伏发电的波动性作斗争,需要创新的方法.

研究的目的:

• 开发和评估一种用于短期光伏 (PV) 功率预测的新型混合模型.
• 来自各种分解技术的多频信息与深度卷积神经网络 (CNN) 融合,以提高预测可靠性.
• 通过使用真实世界的数据,与现有的预测方法对比,评估拟议模型的性能.

主要方法:

• 通过将五种不同的多尺度分解算法与深度卷积神经网络 (CNN) 集成,开发了一种混合预测模型.
• 该模型利用来自分解技术的融合多频信息来提高预测准确性.
• 性能评估涉及对独立模型和其他混合化技术进行比较分析,使用阿尔及利亚三座与电网连接的光伏发电厂的数据.

主要成果:

• 开发的融合策略显示了短期光伏发电预测的出色表现.
• 混合模型在准确性方面明显优于独立预测模型和其他混合化技术.
• 根平均平方误差 (RMSE) 值在三个研究的光伏发电站中从0.454到1.54不等,表明高精度.

结论:

• 拟议的混合模型,将多尺度分解与CNN结合起来,为短期光伏电力预测提供了一种优越的方法.
• 多频信息的融合是实现可靠和准确预测在可变环境条件的关键.
• 这项研究为加强可再生能源融入电网的强大解决方案做出了贡献.